基于特征表示和反投影稀疏表示分类的临床医学数据分析

发布时间：2021-02-15 19:54

　　医学临床诊断与人们的健康密切相关.随着科技的快速发展,先进医疗设备的广泛应用,大量病人的临床医学数据得以有效存储,人们对挖掘医学数据中所蕴含的有效信息的需求日益迫切.然而,临床数据常表现为多样性、高维性、异质性和冗余性等特点,给传统的临床诊断方法带来巨大挑战.探寻合理的数据分析方法,对医学数据进行有效的处理分析,对辅助医生诊断、指导临床诊疗和疾病预防都具有重要的意义.在对疾病诊断和预后分析中,临床记录影响因素有很多,医生们更关心的是其中的重要影响因素.对于医学影像数据而言,有些特征肉眼不可见或很难发现.此外,医学数据库中存在大量未标记的数据,进行充分的信息挖掘具有重要意义.基于临床医学数据的特点,进行有效分析需要解决两个主要问题:一是对数据的有效特征表示,这是医学数据分析处理的关键;另一个是有效分类,也即通过设计更好的分类算法达到精准识别和预测的目的.本学位论文主要工作概括如下:（1）提出了一种基于决策曲线分析和反投影稀疏表示分类的临床重要因素分析方法.首先,针对临床预后重要影响因素分析问题,在特征表示上,给出了一种基于决策曲线分析的重要影响因素自动筛选方法,并对重要因素做了排序.该方... 

【文章来源】：河南大学河南省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

特征选择的分类框架

深度学习方法训练框架

最优分类面

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于深度森林模型的火焰检测[J]. 朱晓妤,严云洋,刘以安,高尚兵.  计算机工程. 2018(07)
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[7]PCA和SVM在新疆哈萨克族食管癌图像分类中的研究与应用[J]. 杨芳,木拉提·哈米提,严传波,姚娟,阿布都艾尼·库吐鲁克,孙静.  科技通报. 2017(02)
[8]重复测量诊断试验的ROC曲线广义线性混合效应模型[J]. 马春桃,熊巍,田茂再.  中国卫生统计. 2017(01)
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博士论文
[1]半监督支持向量机模型与算法研究[D]. 闫辛.上海大学 2016
[2]几类支持向量机变型算法的研究[D]. 杜喆.西安电子科技大学 2009

硕士论文
[1]基于反投影表示的肿瘤基因表达谱数据分类研究[D]. 田丽.河南大学 2017
[2]基于稀疏表示的基因表达谱数据挖掘方法研究[D]. 邓密密.湖南大学 2014
[3]稳定的特征选择算法研究[D]. 黄莎莎.南京邮电大学 2014



本文编号：3035445